正規化された対抗的訓練を用いることで、深層学習モデルの勾配ベースの解釈マップの疎性や連結性といった望ましい構造を促進できる。
本論文では、DNNの決定プロセスを確率的に説明できる新しいCAM手法「CAPE」を提案する。CAMの限界を克服し、各画像領域の絶対的な寄与度を可視化できる。